Wissen generieren anhand Ihrer Daten.
Jedes Unternehmen ist im Besitz von Daten, meistens eine grosse Menge davon. In diesem Zeitalter bezeichnet man Daten als eine Goldmine, die nur darauf wartet, extrahiert zu werden. Mit Data Science kann das Unternehmen diese Daten nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Data Science hat das Potenzial, in vielen Bereichen eines Unternehmens von großem Nutzen zu sein. Personen, die von den Vorteilen von Data Science profitieren können, sind beispielsweise Entscheidungsträger, wie die Geschäftsleitung und Managers, Marketingexperten und Produktionsleiter. In den nächsten Tabs werden einige Abteilungen detaillierter aufgeführt.
Als Geschäftsleitung sind Sie für die strategische Ausrichtung des Unternehmens verantwortlich und müssen viele Entscheidungen treffen. Data Science kann Ihnen dabei helfen, Risiken und Chancen besser zu verstehen und auf dieser Basis fundierte Entscheidungen zu treffen.
Kundenkenntnis ist der Schlüssel für erfolgreiche Marketingkampagnen. Data Science kann dazu beitragen, spezifische Kundengruppen zu identifizieren und gezielte Marketingmassnahmen zu entwickeln.
Data Science kann dazu beitragen, das Einkaufsverhalten von Kunden besser zu verstehen und auf dieser Basis bessere Entscheidungen bei der Liefermenge treffen.
Mit Data Science kann Muster im Mitarbeiterverhalten erkannt werden und auf dieser Basis gezielte Massnahmen zur Mitarbeitermotivation und -bindung zu entwickeln. Zudem kann Data Science dazu beitragen, die Effektivität von Schulungsmassnahmen zu analysieren und zu optimieren.
Data Science ist ein interdisziplinäres Gebiet, das sich mit der Extraktion von Wissen und Erkenntnissen aus grossen Datenmengen beschäftigt. Sie umfasst die Anwendung von statistischen Methoden, maschinellen Lernverfahren und Analysemethoden auf Daten, um Muster und Trends zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen.
Wir leben im Zeitalter der Daten, auch «Big Data» genannt. Überall wird eine grosse Menge an Daten erzeugt und gesammelt, sei es auf den sozialen Netzwerken, bei jeder Transaktion oder jedem Einkauf oder allgemein unternehmensspezifische Daten. Diese Menge an Daten lässt sich jedoch nicht mehr manuell auswerten und verstehen. Data Science bietet hier die notwendigen Methoden und Tools, um grosse Datenmengen zu analysieren und daraus verborgene Erkenntnisse ersichtlich zu machen und Zusammenhänge zu verstehen.
- Wo wird Data Science bereits angewendet?
- Eizelhandel & Gastronomie
- Transport & Logistik
- Gesundheitswesen
Data Science wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, um Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Einige dieser Branchen werden in den nahestehenden Tabs aufgeführt.
Einzelhandel: Der Einzelhandel nutzt die Analyse von Kundendaten und Transaktionsdaten, um das Kaufverhalten seiner Kunden zu verstehen. Mit diesem Wissen können frühzeitig Trends erkannt werden, das Produktangebot an die Nachfrage angepasst werden und gezielte Marketingkampagnen gestartet werden.
Gastronomie: In der Gastronomie werden Bestelldaten durch Data Science analysiert, um das Konsumverhalten der Gäste zu verstehen. Mit diesem Wissen können das Angebot angepasst und die Bestellungen bei Lieferanten optimiert werden.
- Angebot Happy Hour Produkte: optimale Produkte definieren
- Saisonale Trends: zBsp. Beliebte Wintermenus
- Preisgestaltung
In der Transport- und Logistikbranche wird Data Science zum Beispiel eingesetzt, um Lieferketten zu optimieren und Risiken im Bereich der Supply Chain zu minimieren. Zudem kann Data Science dazu beitragen, das Transportverhalten von Kunden besser zu verstehen und entsprechende Angebote zu entwickeln.
Gesundheitswesen: Data Science kann im Gesundheitswesen dazu beitragen, die Qualität der medizinischen Versorgung zu verbessern und Risiken bei der Patientenbetreuung zu reduzieren. Es kann auch dazu beitragen, das Gesundheitsverhalten von Menschen besser zu verstehen und gezielte Massnahmen zur Prävention von Krankheiten zu entwickeln.
Eines der wichtigsten Ziele von Data Science ist die Optimierung von Geschäftsprozessen. Durch die Analyse von Daten können Muster und Zusammenhänge erkannt werden, die dazu beitragen, Prozesse schneller und effektiver zu gestalten.
Ein weiterer wichtiger Geschäftswert, der durch Data Science generiert werden kann, ist die Stärkung der Kundenbindung. Durch die Analyse von Kundendaten ist es möglich, die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden besser zu verstehen und entsprechend darauf zu reagieren. Dadurch wird es möglich, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und die Kundenbindung zu stärken. Data Science kann auch dazu beitragen, neue Kunden zu gewinnen. Durch das Verständnis der Verhaltensweisen und Präferenzen von potenziellen Kunden, lassen sich gezielte Marketingmassnahmen entwickeln.
Die Analyse der Geschäftssituation ermöglicht es, Zukunftsvisionen zu kreieren und neue Geschäftsperspektiven zu identifizieren. Schliesslich kann Data Science auch dazu beitragen, Risiken frühzeitig zu erkennen entsprechende Massnahmen zu ergreifen.
Um die Analysen durchzuführen werden verschiedene statistische Methoden und Techniken angewendet. Bei fortgeschrittenen Analysen werden zusätzlich Elemente der künstlichen Intelligenz eingesetzt. Ein wichtiger Bestandteil von Data Science ist die Aufbereitung von Daten. Hier werden fehlerhafte und fehlende Daten bereinigt, damit sie das Resultat der Analyse nicht verfälschen. Die anschliessend gewählte Data Science-Methode ist abhängig vom Ziel. Um die Ergebnisse der Datenanalyse verständlich darzustellen, werden verschiedene Visualisierungsmethoden eingesetzt. Mithilfe von Visualisierungen wie Diagrammen, Tabellen oder Karten lassen sich die Ergebnisse der Analyse anschaulich und leicht verständlich darstellen. Dies ist insbesondere dann wichtig, wenn die Ergebnisse der Analyse an Entscheidungsträger oder andere Personen weitergegeben werden sollen.
Einige der möglichen Analysen und Methoden von Data Science sind:
- Explorative Datenanalyse
- Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten
- Vorhersage von numerischen Werten
- Vorhersage von Kategorien
- Erkennung von Anomalien
- Analyse von Text und Sprache (Natural Language Processing)
- Analyse von Bildern und Videos (Computer Vision)
- Erkennen von Zusammenhängen und Gruppen
Am Beispiel von «Erkennen von Zusammenhängen und Gruppen» wird ein Beispielsdatensatz von Transaktionen aus einem Supermarkt mit Data Science Methodiken demonstriert.
Visualisierung Supermarkt Transaktionen
Bei diesem Beispiel der Datenvisualisierung werden Transaktionendaten aus einem Supermarkt benutzt, welche in der folgenden Tabelle dargestellt werden. Der Datensatz enthält unter anderem Informationen zu den Kunden, zu den Produktsorten, den jeweiligen Preisen und den gekauften Mengen.
Wie Sie sehen können, ist es sehr schwierig direkt aus den «rohen Daten» konkrete Informationen und Erkenntnisse zu ziehen. Die Daten müssen mithilfe von Data Science Methodiken verarbeitet und dargestellt werden. In der nächsten Visualisierung sehen Sie eine Hitzekarte (Heatmap). Die Hitzekarte hebt Zusammenhänge hervor und können als Wissen weiterverwendet werden.
Als erstes werden die verschiedenen Kundengruppen ersichtlich. Solche Kundengruppen sind zum Beispiel:
- Weibliche Supermarkt-Mitgliederinnen (Customer type=Member), die oft die Produktkategorie «Sports and travel» gekauft haben
- Weibliche Nicht-Mitgliederinnen (Customer type=Normal), die oft die Produktkategorie «Fashion accessories» gekauft haben
- Männliche Supermarkt-Mitglieder (Customer type=Member), die oft die Produktkategorie «Electronic accessories» gekauft haben
- Die verschiedenen Preisklassen dieser Kundengruppen
Das Marketing-Team kann durch dieses Wissen gezielte und personalisierte Angebote entsprechend des Kundenprofils erstellen und versenden. Beispielsweise könnten männlichen Supermarkt-Mitgliedern spezifische Angebote für elektronisches Zubehör erhalten. Zudem kann das Produktangebot basierend auf den Bedürfnissen erweitert oder optimiert werden. In Verbindung damit kann die Logistik den Lagerbestand optimieren und jederzeit der Nachfrage gerecht werden.
Das Diagramm zeigt die Gesamtsumme der Transaktionen pro Zahlungsmittel. Es ist ersichtlich, dass in Naypyidaw immer noch häufig mit Bargeld bezahlt wird. Wenn der Supermarkt seine Strategie darauf ausrichten möchte, kann er beispielsweise in der Nähe einen Geldautomaten aufstellen, um dem Trend entgegenzukommen. Alternativ kann der Supermarkt mehr bargeldlose Zahlungsmöglichkeiten anbieten, wenn er keine Bargeldtransaktionen mehr wünscht.
Der Clustering-Algorithmus weist Transaktionen, die ähnliche Merkmale aufzeigen, dem gleichen Cluster zu. Die verschiedenen Kaufverhalten bzw. Cluster können nun weiter analysiert werden, um herauszufinden, welche Charakteristiken diese Cluster beeinflussen. Anschliessend kann der Supermarkt gezielte Marketing-Massnahmen entwickeln, um jedes Segment individuell anzusprechen.
Data Science Projekte
Data Science und Big Data (DS&BD) steht in einer engen Beziehung mit Artificial Intelligence and Machine Learning (AI&ML). Das Ziel von Data Science ist die Generierung von Erkenntnisen und Wissen. Der Prozess beginnt bei der Problemdefinierung, welches mithilfe von DS beantwortet oder gelöst werden sollte. Anschliessend werden die vorhandenen Daten erhoben, aufbereitet und ausgewertet. Mithilfe von mathematischen und statistischen Methodiken können Muster, Zusammenhänge und Kennzahlen hervorgehoben werden. Diese Ergebnisse werden anschliesend für die Interpretation des erworbenen Wissens visuell/ansprechend bereitgestellt . Die vorhin genannten Methoden benutzen teilsweise Elemente von AI&ML, jedoch hat AI&ML eine viel breiteres Angebot an “Toolboxes” und hat sich in vielen Use Cases als Mehrwert generierend erwiesen. Gehen Sie einen Schritt weiter. Anhand des erkannten Datenpotentials im Data Science Prozess können Sie dieses Wissen weiternutzen und ein innovatives AI&ML Projekt lancieren.
Prozess der Datenwissenschaft. Quelle: DSCC unter https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/dscc/dscc.html
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Mit unserem Service «8h Free Data-Scientist» können Sie Ihre Daten für einen Tag von uns kostenlos analysieren lassen. Wir führen eine Explorative Datenanalyse (EDA) durch, bei der anhand statistischer Methodiken und Untersuchungen ein Überblick zu den Daten erstellt wird. Dazu gehören Grafiken und Visualisierungen, die die Erkenntnisse visuell darstellen und die Daten-Leserlichkeit verbessern. Nach diesem Einblick können wir präzise Aussagen zu Ihrem Datenlandschaft und dem Potenzial der Daten geben und mögliche Analysen vorschlagen. Anschliessend liegt es an Ihnen den möglichen Nutzen zu quantifizieren und mit uns ein Konzept auszuarbeiten. Vorgehen 1. Wir empfehlen zu Beginn den «Coffee-Talk» zur kurzen Erfassung der Situation und Ihren Bedürfnissen. Die Datenanalyse wird sich den Bedürfnissen richten. 2. Sie lassen uns die Daten zukommen. Bei Bedarf unterzeichnen wir ein Datenschutzvertrag. 3. Wir führen die Datenanalyse durch. 4. Sie erhalten einen Report mit den Befunden und weitere Handlungsempfehlungen.
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